最近《财经》杂志发了一篇文章，《AI、就业和社保》，作者是国务院发展研究中心研究员。这篇文章非常重要，体现了中国政府目前对于AI发展状况以及它的二阶影响的重要的判断，水平很高，值得仔细阅读。

我划几个重点。

第一部分先聊了AI和就业的关系。他并没有简单的判断AI是否取代人、是否带来失业，而是先回顾了一下，人类为什么需要工作？工作赚钱并非人类生存的必须本能，“经济繁荣即充分就业”是工业文明塑造的一种社会认知，并成为当前诸多商业模式和社会制度的叙事逻辑和心理基础。敲黑板，就业和工作是一种被设计出来的、并洗脑出来的社会认知而不是客观的生产活动。这个说法并不新颖，被广泛称为资本主义道德。因为拥有这种思想的人，是有助于工业产出规模化，同时就业也让确保了社会的稳定结构，避免出现流民暴民。

其次，作者比较客观地看到AI也并没有带来总体失业率的明显提升。现实的证据是不一致的，统计显著性不高，我在之前的一些文章也分享过类似的实证研究。但他看到了结构性的失衡，可能带来长远持续性的影响，比如中低级职位的垮塌、人力资本线性的提升速度远远赶不上AI技术指数级的进步速度、高生产率行业的高工资溢出到低生产率部门的市场传导性被AI切断。

接下来这两段也很精辟：

「下降的AI成本压低人类工资提高的“硬上限”。对于大量基于规则、逻辑分析、信息合成和模式识别的任务，AI提供了近乎无限的供给，这些领域的人力资本稀缺性被打破，相关技能的市场价格趋于下降。」——没错，AI的无限供给并不能抢掉这些人的钱，而是把稀缺性打破，使得市场价格趋于边际成本。而AI的边际成本是多少，请继续看下去。

「AI技术本质上是能源密集型的，如果智力的边际成本最终收敛于能源成本，而能源成本随着可控核聚变、高空风力发电、太空光伏等技术创新而继续下降，人类完成既有任务的工资上限面临持续下探的压力。例如在某项任务中，当AI的部署成本下降到每小时5美元，那么原本只从事该单一任务工人的工资永远无法超过5美元，无论其生产率提高了多少。」——AI的本质就是智能，智能的边际成本最终收敛于能源成本。

「以稳定就业为基础的社会保险体系面临挑战」——中国的社会保险体系是以稳定就业为基础的，因为今天中国的社保缴纳以工资为基数，单位承担大头，而且强调持续性缴费，而不像美国有个人养老金账户里有余额。中国的社保本质上就是国家的财政，具有税收的性质。所以中国政府对就业的长期结构性影响更加谨慎敏感。「（中国的社会保险体系）其持续运转有赖于三大基石：人口红利带来的就业者增长、大工业生产形成的劳动关系标准化，以及生产力提升推动的工资收入增长。正是这三个条件在20世纪的历史性交汇，使得社会保险制度在财务上具备可行性，在政治上具备操作性，成为国家管理社会风险的重要制度。人口老龄化撼动了第一块基石的精算逻辑，人工智能技术撼动了第二块和第三块基石。」——很中肯。

根据科斯定律，人工智能将降低企业的规模，因为企业规模取决于当企业内部的组织成本跟外部市场的交易成本的平衡点，AI降低了外部交易成本，会把更多企业内部员工甩到外部去，那国家就收不到社保了。这也解释了为什么从2025年开始，税务总局也开始对互联网灵活用工平台动手了，要求报送数据，要求零工平台纳税交社保。对上了。现在担心的是，零工经济从外卖、快递等生活服务业向白领为主的生产性服务业蔓延，那对国家的税基侵蚀就太严重了，这会动摇第二块基石。

而如果人工智能超大规模的资本深化以现有方式持续，国民收入分配向资本所有者和少数高技能者倾斜，将动摇第三块基石。

当前至少有四方面因素使得人工智能的创新方向不利于就业和社保。

一是资本驱动的“图灵陷阱”。斯坦福大学的Erik Brynjolfsson提出“图灵陷阱”的概念，指出当前AI研发过度专注于“像人一样思考和行动”，发展的是“类人智能”，而非增强人的能力。这是资本驱动下的创新对稀缺性反应的结果。价格作为稀缺性的信号，指挥着技术变迁的方向，使得创新倾向于替代那些规模巨大且价格较高的要素。在发达经济体，这就使创新引向替代高成本的劳动力。

二是地缘经济助推劳动节约型创新路线。近年来在地缘经济的影响下，发达经济体推动产业回流，但又面临严峻的熟练劳动力短缺问题。为避免跨境投资、移民政策、关税政策等的不确定性，企业将技术投资的重心转向“劳动节约型”方向。

三是比特世界的无尽需求加剧原子世界的稀缺。AI技术的创新无法直接打破原子的稀缺，土地、淡水、锂钴等关键矿产的物理约束依然存在，经济增长的稀缺性转移到能源、环境容量、关键原材料上。从就业的角度来看，这些都是劳动力稀薄型领域，若加速开发，还可能会造成人工智能与人类福祉竞争稀缺资源的问题。

四是AI4Science的创新局限。一项分析了生物学、化学、地质学、材料科学、医学和物理学等六大领域6700万篇论文的研究指出，虽然AI工具提高了科学家的个体产出，但它导致了科学研究选题的收敛，即科学家们倾向于研究AI容易处理的数据丰富的领域，而通过AI难以建模的数据稀缺或边缘领域则被忽视。这种倾向可能导致科学发现的广度收窄，也降低了以突破性创新开拓人类需求和就业空间的可能。

在他的解决方案中，注意到：

「AI算力如一些研究所说会成为未来的货币，那么掌握AI基础设施即掌握了未来的铸币权。构建“主权AI基础设施”不仅是国家安全问题，也可能成为社保融资的新渠道。通过国家投资持有核心算力基础设施，政府可以直接捕获未来AI产生的经济租金。在AI大规模商业化应用之后，这一“AI红利”可以发挥类似当前挪威石油基金的作用，直接注入社会保障体系，实现从“向劳动征税”到“向AI分红”并重，让社会保障体系分享AI带来的资本增值。」

「关于AI时代的人力资本积累方式。在基础教育和高等教育阶段，由于特定专业背景和技能的半衰期缩短，教育必须转向培养“元认知”能力、批判性思维和跨学科的系统整合能力。在青年就业方面，必须设计新的毕业生见习激励机制。可考虑由财政资金补贴初入职场青年的工资或代缴社保，鼓励企业雇佣青年，并在工作中开展和AI共同成长的人机协作。」

以上就是这篇文章的主要内容，作者对现状的认知和拆解问题的原因上，是比较在线。同时，他所提到的问题和政策建议，也可以反映中国政府现在对AI是什么态度。

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原文链接：AI、就业和社保，《财经》杂志2026年第1期 1月5日出版。作者卓贤，是国务院发展研究中心社会和文化发展研究部部长、研究员。